## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 114-119 e-ISSN: 2686-3154

## Identifikasi dalam Penetapan Staf Dosen dan Karyawan Berprestasi dengan Menggunakan Metode SMART
Nur Azizah 1  , Gunadi Widi Nurcahyo 2 1,2, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## azizahd03@gmail.com

## Abstract
STMIK  Indonesia  Padang  annually  selects  the  best  lecturers  and  employees  to  give  appreciation  for  the  performance  of lecturers  and  employees.  Lecturers  and  employees  who  take  the  assessment  to  appreciate  the  Performance  Appraisal  must meet the requirements and participate in the assessment process. The purpose of this research is to identify in determining the staff of lecturers and staff with achievement who are shorter in terms of calculations and also in accordance with the criteria. The  sample  in  this  study  consisted  of  4  lecturer  data  and  3  employee  data  taken  randomly  from  36  lecturer  data  and  26 employee data sourced from LP3M STMIK Indonesia Padang. Based on the analysis of lecturer and employee data, several criteria  were  obtained  for  processing  these  criteria,  namely  for  lecturers  the  suitability  of  teaching  materials  with  RPS  (K) (Q1)  teaching  materials  (Q2),  teaching  time  (Q3),  research  (Q4)  and  GPA  (Q5).  )  then  for  employees,  namely  attendance (R1),  performance  (R2)  and  loyalty  (R3).  The  method  in  this  research  is  SMART  (Simple  Multi  -  Attribute  Rating Technique) because this method is able to solve problems  with  multi-criteria. The results of the data testing obtained were Lecturers  with  achievements,  namely  DHD  lecturers  with  a  value  of  0.8521  and  outstanding  employees,  namely  ARD employees  with  a  value  of  0.9998.  The  results  of  this  study  are  expected  to  provide  solutions  for  the  identification  of outstanding lecturers and staff at STMIK Indonesia Padang based on predetermined criteria.
Keywords: SMART, Performance, Employees, Lecturer, SPK.

## Abstrak
STMIK  Indonesia  Padang  setiap  tahunnya  melakukan  pemilihan  dosen  dan  karyawan  terbaik  guna  memberikan  apresiasi terhadap kinerja dari dosen dan karyawan. Dosen dan karyawan yang mengikuti penilaian untuk apresiasi Penilaian Kinerja harus  memenuhi  syarat  dan  ikut  dalam  proses  penilaian.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  dalam penetapan  staf  dosen  dan  karyawan  berprestasi  yang  lebih  singkat  dalam  hal  perhitungannya  dan  juga  sesuai  dengan kriteria.Sampel dalam penelitian ini sebanyak 4 data dosen dan 3 data karyawan diambil secara acak dari 36 data dosen dan 26  data  karyawan  yang  bersumber  dari  LP3M  STMIK  Indonesia  Padang.  Berdasarkan  analisis  terhadap  data  dosen  dan karyawan  tersebut  didapatkan  beberapa  kriteria  untuk  melakukan  pengolahan  kriteria  tersebut  yaitu  untuk  dosenkesesuaian bahan  ajar  dengan  RPS  (K)  (Q1)  bahan  ajar  (Q2),  waktu  mengajar  (Q3),  penelitian  (Q4)  dan  IPK  (Q5)  selanjutnya  untuk karyawan yaitu kehadiran (R1), kinerja (R2) dan loyalitas (R3). Metode dalam penelitian ini yaitu SMART (Simple Multi – Attribute  Rating  Technique)  karena  metode  ini  mampu  menyelesaikan  masalah  dengan multicriterias .Hasil  pengujian  data didapatkan  Staf  Dosen  berprestasi  yaitu  Dosen  DHD  dengan  nilai  0.8521  dan  karyawan  berprestasi  yaitu  karyawan  ARD dengan  nilai  0.9998.Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan  solusi  untuk  identifikasi  staf  dosen  dan karyawan berprestasi pada STMIK Indonesia Padang berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Kata kunci: SMART, Kinerja, Karyawan, Dosen, SPK.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan pada SK Buku Panduan Pemilihan Dosen dan Karyawan  berprestasi, Sekolah Tinggi  Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Indonesia Padang setiap  tahunnya  melakukan  pemilihan  dosen  dan karyawan  berprestasi  guna  memberikan  apresiasi terhadap  kinerja  dari  dosen  dan  karyawan.  Dosen  dan karyawan  yang  mengikuti  penilaian  untuk  apresiasi Penilaian  Kinerja  harus  memenuhi  syarat  dan  ikut dalam proses penilaian. Karyawanpada  sebuah instansi memiliki  tugas  dan  kewajiban  yang  harus  dijalankan sesuai  dengan  aturan  instansi  [ 1 ].  Kinerja  merupakan suatu  pencapaian  dari  setiap  orang  berdasarkan kesepakatan bersama dengan organisasi atau perusahaan  penyelenggara  sesuai  dengan  target  atau tujuan  yang  harus  tercapai  dalam  masa  waktu  tertentu yang  telah  disepakati  sebelumnya  [ 2 ].  Saat  ini  proses
pemilihan  dosen  dan  karyawan  terbaik  di  STMIK Indonesia Padang masih diolah di Microsoft Excel  dan data  pendukungnya  terkadang  lambat  dari  masing- masing unit. Sehingga menyebabkan lamanya pemrosesan dalam pemilihan.
Selain itu metode ini juga dapat mengatasi keterlambatan  data  pendukung  unit  dalam  menentukan dosen  dan  karyawan  terbaik  di  STMIK  Indonesia Padang.
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau Decision  Support System (DSS)  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan, serta  sistem  informasi  komputer  yang  fleksibel, interaktif, dan adaptif yang secara khusus dikembangkan  untuk  membantu  penyelesaian  masalah manajemen  yang  tidak  tertataguna  meningkatkan
kualitas  dalam  mengambil  keputusan  [ 3 ].  Sistem Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  informasi  yang menunjang  mengetahui  peluang  keputusan  atau memberikan  informasi  untuk  membantu  dalam  proses pengambilan keputusan [ 4 ].
Keputusan  yang  diambil  dalam  penyelesaiansebuah masalah  berdasarkan  struktur  masalahnya  terbagi menjadi 3 (tiga) yaitu:
a. Keputusan Terstruktur ( Structured Decision ) Keputusan  yang  dilakukan  secara  berulang-ulang danbersifat rutin. Prosedur pengambilan keputusannya juga jelas.
b. Keputusan  Semi  Terstruktur  ( Semi  Structured Decision )
Keputusan  ini  mempunyai  2  sifat.  Sebagian  tetap dilakukan  dengan  pengambilan  keputusan  dan sebagian laginya bisa ditangani oleh komputer.
c. Keputusan Tak Terstruktur ( Unstructured Decision )
Penanganan  keputusan  ini  rumit  karena  tidak berulang-ulang dan tidak selalu terjadi [ 5 ].
SMART  adalah  metode  pengambilan  keputusan multiatribut  di  mana  setiap  alternatif  terdiri  dari beberapa kriteria  yang  memiliki  nilai dan pada  masing masing  kriteria  mempunyai  bobot  untuk  menunjukkan betapa  berartinya  suatu  nilai  dibandingkan  dengan kriteria  yang lainnya [ 6 ]. Nilai ini di rata - rata dengan skala tertentu [ 7 ].
SMART  menggunakan  model  aditif  linier  untuk memprediksi  nilai  setiap  alternatif.  Untuk  beberapa pengambilan  keputusan  atau klasifikasi  atribut, hubungan  yang  mendasari  antara  atribut  dan  variabel tujuan seringkali sangat tidak pasti dan tidak tepat [ 8 ].
Penelitian  dengan  metode  SMART  sudah  banyak dilakukan  oleh  peneliti  dengan  berbagai  macam masalah,  di  antaranya  penelitian  untuk  penerima beasiswa Yayasan AMIK Tunas Bangsa [ 9 ]. Penelitian untuk  menentukan  Team  Leader,  Supervisor  dan Facility  Services  pada  sebuah  Perusahaan  Jasa  [ 10 ]. Penentuan  kelayakan  kredit  dengan  menggunakan Weighted Product  dan  metode  SMART  di  Koperasi SPB  [ 11 ].  Penelitian  tentang  penentuan  prestasi  siswa dengan  metode  SMART  [ 12 ].  Penelitian  tentang membandingkan  dua  kriteria  utama  pembelajaran dengan metode SMART untuk mengetahui pemeringkatan  siswa  [ 13 ].  Metode  ini  juga  berhasil menghitung  faktor  pembobotan  Analisis  potensi keberlanjutan  dan  CDM  dari  proyek  bioenergi  baru  vs konvensional  di  Asia  Selatan  [ 14 ].  Metode  SMART digunakan  dalam  mengevaluasi  hasil  uji  coba  lahan dengan  membandingkan  empat  strategi  pengelolaan hama yang berbeda [ 15 ].
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  identifikasi  penetapan dan  dosen  karyawan  berprestasi  menggunakan  metode SMART.  Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  bobot dan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.Agar nantinya  bisa  dicapai  sebuah  analisa  yang  efisien  dan
efektif.  Serta  perhitungan  yang  cepat  untuk  dapat mengatasi keterlambatan data.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  dapat  dirumuskan permasalahan  yang  akan  diteliti  yaitu:  bagaimana metode SMART dapat membantu dalam mengidentifikasi  staf  dosen  dan karyawan berprestasi. Adapun  kriteria  yang  digunakan  yaitu  untuk  dosen kesesuaian  bahan  ajar  dengan  RPS  (K)  (Q1),  bahan ajar(Q2), waktu mengajar (Q3), penelitian (Q4)dan IPK (Q5), selanjutnya untuk karyawan yaitu kehadiran (R1), kinerja (R2) dan loyalitas (R3).

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengikuti  kerangka kerja  di  mana  kerangka  kerja  ini  perlu  rancang  agar penelitian bisa dilakukan dengan terstruktur dan terarah sesuai  tujuan  yang  diharapkan.  Kerangka  kerja merupakan  tahapan-tahapan  proses  penelitan  yang terurut  berdasarkan  langkah-langkah  yang  saling berkaitan seperti pada Gambar 1.
Mengidentifikasi Masalah
Menganalisa Permasalahan
Menetapkan Tujuan
Mempelajari Literatur
Mengumpulkan Data
Analisa dan Perancangan Sistem
Menentukan Kriteria
Menentukan Bobot untuk Masing-masing Kriteria
Menentukan Bobot untuk Masing-masing Kriteria Menghitung normalisasi  setiap kriteria
Menentukan nilai kriteria untuk masing-masing alternatif Menghitung nilai utility Menentukan nilai akhir Implementasi sistem dengan metode SMART: Menguji Hasil Penelitian Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
a. Mengidentifikasi Masalah
Mengidentifikasi  masalah  merupakan  tahap  di  mana objek  penelitian  merumuskan  masalahnya.  Penetapan rumusan  masalah  bertujuan  agar  penelitian  menjadi terarah  dan  tidak  mengambang  dari  batasan-batasan masalah  yang  akan  diteliti.  Adapun  batasan  masalah pada  penelitian  ini  yaitu  membangun  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  menerapkan  metode SMART  untuk  identifikasi  penetapan  staf  dosen  dan
karyawan  berprestasisesuai  dengan  bobot  dan  kriteria yang  telah  ditentukan  dan  SPK  ini  dirancang  hanya sebagai  alat  bantu  bagi  LPPM  STMIK  Indoneisa Padang  dalamproses  identifikasi  penetapan  staf  Dosen dan Karyawan berprestasi.
b. Menganalisa Permasalahan
Menganalisa  permasalahan    merupakan  langkah memahami  batasan  dan  ruang  lingkup  permasalahan yang  telah  ditetapkan,  agar  hasil  dari  penelitian  sesuai dengan yang diharapkan.
c. Menetapkan Tujuan
Tujuan  penelitian  ditetapkan  agar  penelitiam  terfokus dan memiliki arah yang jelas, sehingga hasil penelitian ini  selanjutnya  dapat  digunakan  oleh  pihak  yang membutuhkan.
d. Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  merupakan  tahapan  untuk memahami  teori-teori  yang  berhubungan  dengan penelitian  ini.  Tujuannya  adalah  agar  peneliti  dapat menentukan target  yang akan dicapai. Sumber literatur didapat dari jurnal nasional  maupun internasional serta buku  dan  internet  yang  membahas  tentang  metode SMART.
e. Mengumpulkan Data
Tahap  berikutnya  dalam  menyelesaikan  masalah  yaitu mengumpulkan  data.  Maka  dalam  pengumpulan  data itu mesti dilakukan secara baik dan benar. Adapun cara yang  dilakukan  antara  lain  membaca  buku,  literatur serta  jurnal  yang  berkaitan  dengan  penelitian.  Metode yang  digunakan  untuk  pengumpulan  data  dipenelitian yaitu  melalui  wawancara  dengan  pihak  LPPM  STMIK Indonesia  Padang  mengenai  penetapan  dosen  dan karyawan berprestasi di STMIK Indonesia Padang.
f. Analisa dan Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  dan  perancangan sistem  yang  meliputi  penentuan  lokasi  penelitian    di STMIK  Indonesia  Padang.Selanjutnya  pengumpulan data yang di dapat dari pihak LP3M. Data yang didapat yaitu data dosen, data karyawan, proses penilaian dosen berprestasi  2019-2021  dan  bonus  tahunan  karyawan 2018.  Setelah  mendapatkan  data,  selanjutnya  proses perancangan metode SMART.
Proses Perancangan SMART
i. Menentukanpertama  kali  kriteria-kriteria  yang akandigunakan  sebagai  tolak  ukur  dalam menyelesaikan masalah.
ii. Menentukan bobot untuk setiap kriteria.
iii. Menghitung normalisasi dari setiap kriteria.
iv. Menentukan nilai pada masing-masing kriteria untuk masing-masing alternatif.
v. Menghitung  nilai  utility  untuk  masing-masing kriteria.
vi. Menentukan nilai akhir.
vii. Melakukan perangkingan.
g. Implementasi Sistem dengan Metode SMART
h. Menguji Hasil Penelitian
Tahapan ini dilakukan dengan tujuan untuk memperbaiki  kinerja  dari  sistem  yang  tidak  sesuai dengan  kebutuhan  fungsional  yang  telah  direncanakan sebelumnya. Tahap pengujian dilakukan untuk membuktikan  bahwa  setiap  proses  yang  telah diterapkan  ke  dalam  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  ini  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  dapat memberikan hasil yang harapkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisa Sistem
Analisa  sistem  merupakan  suatu  kegiatan  yang dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  permasalahan- permasalahan  serta  kendala-kendala  yang  terjadi  pada sistem untuk dapat dilakukan perbaikan.
Pada  tahapan  analisa  sistem  kebutuhan-kebutuhan pengguna  ditentukan  untuk  mempermudah  dalam membuat  perancangan,  yang  dilakukan  sebelum membuat  perancangan  sistem  baru.  Analisa  sistem dilakukan agar permasalahan yang ada dapat diketahui, sehingga  analisa  permasalahan  yang  ditemukan  dapat dirumuskan pemecahan permasalahannya.

## 3.2. Perhitungan Metode SMART
Perhitungan  metode  SMART  merupakan  tahap-tahap yang dilakukan untuk mencari alternatif terbaik melalui beberapa faktor yang beragam,tahap-tahappada  metode SMART yaitu:

## 3.2.1. Kriteria
Tahapan  awal  pada  penerapan  perhitungan  metode SMART ini yaitu menetukan kriteria untuk identifikasi pemilihan  staf  dosen  dan  karyawan  berprestasi. Kriteria-kriteria  yang  dipakai  dalam  identifikasi pemilihan  staf  dosen  dan  karyawan  berprestasidapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2 Berikut ini  berikut ini:
Tabel 1. Kriteria Dosen No Kriteria 1. Kesesuaian Bahan Ajar dengan RPS (K)
2. Bahan Ajar
3. Waktu Mengajar
4. Penelitian
5. IPK
Tabel 2. Kriteria Karyawan
No
Kriteria
1. Kehadiran 2. Kinerja
3. Loyalitas

## 3.2.2. Bobot
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menentukan  bobot  untuk masing-masing kriteria yang ada kemudian normalisasi bobot.  Berikut  adalah  tabel  nilai  bobot  kriteria  untuk dosen dan karyawan.
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria Dosen No Kriteria Bobot 1. Kesesuaian  Bahan  Ajar dengan RPS (K) 100 2. Bahan Ajar
95
3. Waktu Mengajar 90 4. Penelitian 90 5. IPK 85 Total 460 Tabel 4. Nilai Bobot Kriteria Karyawan No Kriteria Bobot 1. Kehadiran 100 2. Kinerja 95 3. Loyalitas 85 Total 280
Setelah  menentukan  bobot,  lalu  lakukan  normalisasi. Normalisasi  Bobot  dilakukan  dengan  menggunakan Rumus (1).
∑ (1)
Dimana  Normalisasi  A x merupakan  normalisasi  bobot kriteria ke  x, A x merupakan nilai bobot kriteria ke  x, y merupakan  jumlah  kriteria  dan  Az  merupakan  bobot kriteria ke z.
Tabel  5  dan  6  berikut  adalah  hasil  normalisasi  bobot kriteria dosen dan karyawan.
Tabel  5. Normalisai Bobot Kriteria Dosen No Kriteria Bobot  Normalisasi 1. Kesesuaian  Bahan  Ajar  dengan RPS (K) 100 0.2173 2. Bahan Ajar 95 0.2065 3. Waktu Mengajar 90 0.1956 4. Penelitian 90 0.1956 5. IPK 85 0.1847 Total 460 Tabel  6. Nilai Bobot Kriteria Karyawan No Kriteria Bobot Normalisasi 1. Kehadiran 100 0.3571 2. Kinerja 95 0.3392 3. Loyalitas 85 0.3035 Total 280 3.2.3. Menentukan  Nilai  Kriteria  untuk  Masing Masing Altenatif
Nilai  kriteria  untuk  masing-masing  alternatif    dapat berupa  kuantitatif  (angka)  atau  kualitatif.  Nilai  kriteria untuk  kualitatif  (kurang  baik,  baik,  sangat  baik).  Nilai kriteria  ini  adalah  data  penilaian  bagi  masing-masing staf  dosen  dan  pegawai  yang  akan  digunakan  dalam algoritma
3.2.4. Nilai Utility
Normalisasi bobot kriteria yang dilakukan pada Tabel 5 dan  6  digunakan  untuk  menentukan  nilai  utility. Sebelum  menentukan  nilai  utility,  terlebih  dahulu  kita menentukan  nilai  maksimal  dan  nilai  minimal  dari masing-masing kriteria setiap alternatif.

## Tabel 7. Nilai Bobot Kriteria Dosen
No Alternatif Dosen Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 1 AIM (D1) 100 100 81 20 76 2 AMU (D2) 100 100 76 0 79 3 WHY (D3) 0 50 98 100 88 4 DHD (D4) 100 100 100 30 88 5 LMP (D5) 0 0 93 0 79 6 STA (D6) 100 100 99 20 89 Max 100 100 100 100 89 Min 0 0 76 0 76 Tabel 8. Nilai Bobot Kriteria Karyawan No Alternatif Karyawan Q1 Q2 Q3 1 ARD (K1) 100 100 100 2 HTA (K2) 84 67 0 3 JPA (K3) 100 33 0 Max 100 100 100 Min 84 33 0 Menghitung utility:
a. Untuk  kriteria  yang  sifatnya  “lebih  kecil,  lebih baik”,  kriteria  ini  biasanya  dalam  bentuk  biaya yang  harus  dikeluarkan  (misal  kriteria  harga, waktu pengiriman barang) menggunakan Persamaan (2).
( )   ( ) (2)
b. Untuk  kriteria  yang  sifatnya  “lebih  besar,  lebih baik”,  kriteria  ini  biasanya  dalam  bentuk keuntungan. Menggunakan Persamaan (3).
( )   ( ) (3)
Dimana  F X (a x )  merupakan  nilai  utility  kriteria  ke  x untuk  ke  x,  Gmax  merupakan  nilai  kriteria  maksimal, Gmin  merupakan  nilai  kriteria  minimal  dan  Gout merupakan nilai kriteria ke x.
Setelah  dilakukan  perhitungan  keseluruhan  nilai utilities  setiap  kriteria,  maka  didapatkan  hasil  seperti yang  disajikan  pada  tabel  9  untuk  dosen  dan  10  untuk karyawan.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Utility Setiap Kriteria Dosen
No Alternatif Dosen Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 1 AIM (D1) 1.0 1.0 0.21 0.2 0.00 2 AMU (D2) 1.0 1.0 0.00 0.0 0.23 3 WHY (D3) 0.0 0.5 0.92 1.0 0.90 4 DHD (D4) 1.0 1.0 1.00 0.3 0.90 5 LMP (D5) 0.0 0.0 0.71 0.0 0.21 6 STA (D6) 1.0 1.0 0.96 0.2 1.00 Tabel 10. Hasil Perhitungan Utility Setiap Kriteria Karyawan No Alternatif Karyawan Q1 Q2 Q3 1 ARD (K1) 1 1.0 1 2 HTA (K2) 0 0.5 0 3 JPA (K3) 1 0.0 0

## 3.2.5. Menghitung Nilai Akhir
Kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai masing-masing  alternatif  dengan  cara  melakukan perkalian  nilai  utility  dengan  bobot  menggunakan rumus:
∑ ( ) (4)
Dimana  NAadalah  nilai  total  alternatif,  A z adalah hasil normalisasi  bobot  kriteria  dan  Fx(a x )  adalah  hasil  nilai utlity .
a. Proses perhitungan akhir AIM (D1)
(  ) = (1 * 0.2173) + (1 * 0.2065) + (0.21
* 0.1956) + (0.2 * 0.1956) + (0 * 0.1847)
(  ) = 0.5406
b. Proses perhitungan akhir AMU (D2)
(  ) = (1 * 0.2173) + (1 * 0.2065) + (0 * 0.1956) + (0 * 0.1956) + (0.23 * 0.1847)
(  ) = 0.4664
c. Proses perhitungan akhir WHY (D3)
(  ) =  (0  *  0.2173)  +  (0.5  *  0.2065)  + (0.92  *  0.1956)  +  (1  *  0.1956)  +  (0.9  * 0.1847)
(  ) = 0.6450
d. Proses perhitungan akhir DHD (D4)
(  ) = (1 * 0.2173) + (1 * 0.2065) + (1 * 0.1956) + (0.3 * 0.1956) + (0.9 * 0.1847)
(  ) = 0.8521
e. Proses perhitungan akhir LMP (D5)
(  ) = (0 * 0.2173) + (0 * 0.2065) + (0.71 * 0.1956) + (0 * 0.1956) + (0.21 * 0.1847)
(  ) = 0.1776
f. Proses perhitungan akhir STA (D6)
(  ) = (1 * 0.2173) + (1 * 0.2065) + (0.96
* 0.1956) + (0.2 * 0.1956) + (1 * 0.1847)
(  ) = 0.83507
Dari  hasil  perhitungan  dosen  dan  karyawan  di  atas didapatkan  nilai  perangkingan  dari  6  alternatif    dosen dan 3 alternatif karyawan yang memiliki nilai tertinggi hingga yang terendah, yaitu:
Untuk Dosen:
a. Dosen DHD dengan total nilai = 0.8521
b. Dosen STA dengan total nilai = 0.8350
c. Dosen WHY dengan total nilai = 0.6450
d. Dosen AIM dengan total nilai = 0.5406
e. Dosen AMU dengan total nilai = 0.4664
f. Dosen LMP dengan total nilai = 0.1776
Untuk Karyawan:
a. Karyawan ARD dengan total nilai = 0.9998
b. Karyawan JPA dengan total nilai = 0.3571
c. Karyawan HTA dengan total nilai = 0.1721
Sehingga  dari  hasil  perhitungan  didapatkan    hasil penilaian seperti pada  tabel 11 dan tabel 12 berikut:
Tabel 11. Hasil Penilaian Dosen No Nama Dosen Hasil Penilaian Peringkat 1 Dosen AIM 0.5406 4 2 Dosen AMU 0.4664 5 3 Dosen WHY 0.6450 3 4 Dosen DHD 0.8521 1 5 Dosen LMP 0.1776 6 6 Dosen STA 0.8350 2 Tabel 12. Hasil Penilaian Karyawan No Nama Karyawan Hasil Penilaian Peringkat 1 Karyawan ARD 0.5406 1 2 Karyawan HTA 0.1721 3 3 Karyawan JPA 0.3571 2
4. Kesimpulan Dari
rangkaian proses perhitungan data denganmenggunakan  metode  SMART  sesuai  dengan langkah dan kriteria yang telah ditetapkan menghasilkan  dari  6  data  staf  dosen  dan  3  karyawan STMIK  Indonesia  yang  diambil  secara  acak,  untuk dosen  berprestasi  peringkat  pertama  dengan  Dosen DHD jumlah  nilai  0.8521 peringkat  kedua Dosen STA dengan  nilai  0.8350  dan  peringkat  tiga  Dosen  WHY dengan  nilai  0.6450  sedangkan  untuk  karyawan berprestasi peringkat pertaman Karyawan  ARD jumlah nilai 0.5406, peringkat dua Karyawan JPA dengan nilai 0.3571  dan  peringkat  ketiga  Karyawan  HTA  dengan nilai 0.1721.

## Daftar Rujukan
[1] Agustina,  M.  (2019).  Penentuan  Team  Leader,  Supervisor  dan Facility  Services  pada  Perusahaan  Jasa  Berdasarkan  Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART). Jurnal Ilmiah Matrik, 21 (1), 64-75. DOI: https://doi.org/10.33557/jurnalmatrik.v21i1.519 .
[2] Setiawan,  W.,  Pranoto,  N.,  &  Huda,  K.    (2020).  Employee Performance  Evaluation  Decision  Support  System  with  the SMART  (Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique)  Method. Jurnal RESTI  (Rekayasa Sistem  dan Teknologi  Informasi), 4 (1), 50 - 55.  DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v4i1.1384 .
[3] Irviani,  R.,  Dinulhaq,  I.,  Irawan,  D.,  Renaldo,  R.,    Kasmi.,  & Maseleno,  A.  (2018). Areas  Prone  of  the  Bad  Nutrition  based Multi  Attribute  Decision  Making  with  Fuzzy  Simple  Additive Weighting  for  Optimal  Analysis . International  Journal  of  Pure and Applied Mathematics. 118 (7). 589-596
[4] Susanto, A.,  Latifah, L.,  Nuryasin,  &  Fitriyani, A.  (2017). Decision  Support  Systems  Design  On  Sharia  Financing  Using Yager's  Fuzzy  Decision  Model. International  Conference  on Cyber and IT Service Management (CITSM) . DOI: https://doi.org/10.1109/citsm.2017.8089263 .
[5] Ukkas,  M.  I.,  Pratiwi,  H.,  &  Purnamasari,  D.  (2016).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Supplier  Bahan  Bangunan Menggunakan  Metode  Smart  (Simple  Multi  Attribute  Rating Technique) Pada Toko Bintang Keramik Jaya. Sebatik, 16 (1), 34- 43. DOI: https://doi.org/10.46984/sebatik.v16i1.73 .
[6] Sembiring,  B.  S.  B.,  Zarlis,  M.,  Sawalluddin.,  Agusnady,  A.,  & Qowidho, T. (2019). Comparison of SMART and SAW Methods in  Decision  Making. Journal  of  Physics:  Conference  Series, 1255 . DOI: http://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012095 .
[7] Berutu,  S.,  Na’am,  J.,  &  -,  S.  (2019). Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Untuk  Kenaikan  Jabatan Menggunakan  Metode  Simple  Multi  Attribute  Retting  Tech (SMART) . Jurnal Ekobistek, 8 (1).
[8] Taylor,  J.  M.,  &  Love,  B.  N.  (2014).  Simple  Multi-Attribute Rating Technique For Renewable Energy Deployment Decisions (SMART  REDD). The  Journal  of  Defense  Modeling  and Simulation: Applications, Methodology, Technology, 11 (3), 227- 232. DOI: https://doi.org/10.1177/1548512914525516 .
[9] Andani,  S.  R.  (2019).  Penerapan  Metode  SMART  dalam Pengambilan  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Yayasan  AMIK Tunas Bangsa. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), 7 (3). DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v7i3.30112 .
[10] Agustina,  M.  (2019).  Penentuan  Team  Leader,  Supervisor  dan Facility  Services  pada  Perusahaan  Jasa  Berdasarkan  Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART). Jurnal Ilmiah Matrik , 21 (1), 64-75. DOI: https://doi.org/10.33557/jurnalmatrik.v21i1.519 .
[11] Warnilah,  A.  I.,  Hawa,  I.  N.,  &  Mulyani,  Y.  S.  (2020).  The Analysis  of  Determining  Credit  Worthiness  Using  Weighted Product and SMART Methods In SPB Cooperatives. Indonesian
Journal of Information Systems, 2 (2), 61. DOI: https://doi.org/10.24002/ijis.v2i2.3121 .
[12] Jahir,  A.,  Setiawan,  I.,  &  Arta,  A.  D.  (2019).  Decision  Support System to Determine the Achievement of Students Using Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART). IJIIS: International Journal  of  Informatics  and  Information  Systems,  2 (2),  39-47. DOI: https://doi.org/10.47738/ijiis.v2i2.12 .
[13] Borissova,  D.,  &  Keremedchiev,  D.  (2019).  Group  Decision Making  in  Evaluation  and  Ranking  of  Students  by  Extended Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique. Cybernetics  and Information Technologies, 19 (3), 45-56. DOI: https://doi.org/10.2478/cait-2019-0025 .
[14] Rasheed,  R.,  Javed,  H.,  Rizwan,  A.,  Yasar,  A.,  Tabinda,  A.  B., Mahfooz,  Y.,  Wang,  Y.,  &  Su,  Y.  (2020).  Sustainability  and CDM Potential Analysis of A Novel Vs Conventional Bioenergy Projects  In  South  Asia  By  Multi-Criteria  Decision-Making Method Environmental Science  and Pollution  Research,  27 (18), 23081-23093. DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-020-08862-6
[15] Lavik, M. S., Hardaker, J. B., Lien, G., & Berge, T. W. (2020). A Multi-Attribute  Decision  Analysis  of  Pest  Management Strategies  For  Norwegian  Crop  Farmers. Agricultural  Systems, 178 . DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.102741
.